图 书 馆境外开放课程——按学科专业列表
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466Predicting Rare Extreme Values - recent developments[预测罕见的极端值-最近的发展]
Luis Torgo(波尔图大学) 预测连续变量的稀有极值在一些重要的现实应用中（例如金融，生态等）至关重要。在本研讨会中，我们首先介绍问题及其动机，然后通过一系列现有的方法解决问题，并...
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Luis Torgo(波尔图大学) 预测连续变量的稀有极值在一些重要的现实应用中（例如金融，生态等）至关重要。在本研讨会中，我们首先介绍问题及其动机，然后通过一系列现有的方法解决问题，并...
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467On The Coset Structure Of Skew Lattices[关于斜格的陪集结构]
João Pita Costa(约瑟夫·斯特凡学院) 非交换晶格的研究始于1949年，当时Pascual Jordan受到量子逻辑问题的启发。偏斜晶格是非可交换晶格最成功的变体。乔纳森·里奇（Jonathan Leech）研究了这些代数...
热度：65
João Pita Costa(约瑟夫·斯特凡学院) 非交换晶格的研究始于1949年，当时Pascual Jordan受到量子逻辑问题的启发。偏斜晶格是非可交换晶格最成功的变体。乔纳森·里奇（Jonathan Leech）研究了这些代数...
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468Data Mining Vs. Semantic Web[数据挖掘与语义网]
Veljko Milutinović(贝尔格莱德大学) 本教程涵盖了数据挖掘的一般领域，讨论了其可能的应用（可以根据要求添加特殊案例研究），并详细说明了数据挖掘的硬件加速器问题。引言给出了正式和非正式的定义...
热度：54
Veljko Milutinović(贝尔格莱德大学) 本教程涵盖了数据挖掘的一般领域，讨论了其可能的应用（可以根据要求添加特殊案例研究），并详细说明了数据挖掘的硬件加速器问题。引言给出了正式和非正式的定义...
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469Distance based learning on relational algebra representations[用基于距离的关系代数表示学习]
Alexandros Kalousis(日内瓦大学) 我们将提出一个基于关系代数概念的通用框架，用于基于关系图式的基于距离的学习。所提出的框架的优点在于它不需要对以关系数据库形式出现的数据表示形式进行转换...
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Alexandros Kalousis(日内瓦大学) 我们将提出一个基于关系代数概念的通用框架，用于基于关系图式的基于距离的学习。所提出的框架的优点在于它不需要对以关系数据库形式出现的数据表示形式进行转换...
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470Can diagrammatic reasoning be automated[图表推理可以自动化吗]
Mateja Jamnik(剑桥大学) 自动定理证明中的定理通常由形式逻辑证明来证明。但是，存在一些问题，人类可以通过在图表上使用几何运算来证明，即所谓的图表证明。与相应的代数证明相比，在这...
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Mateja Jamnik(剑桥大学) 自动定理证明中的定理通常由形式逻辑证明来证明。但是，存在一些问题，人类可以通过在图表上使用几何运算来证明，即所谓的图表证明。与相应的代数证明相比，在这...
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471Comparison of information retrieval techniques: Latent semantic indexing (LSI) and Concept indexing (CI)[信息检索技术的比较：潜在语义索引（LSI）和概念索引（CI）]
Jasminka Dobsa(萨格勒布大学) 向量空间模型中的信息检索基于文档和查询中术语的文字匹配。该模型是通过创建术语文档矩阵来实现的，该文档矩阵基于文档中术语的频率而形成。术语的字面匹配不一...
热度：96
Jasminka Dobsa(萨格勒布大学) 向量空间模型中的信息检索基于文档和查询中术语的文字匹配。该模型是通过创建术语文档矩阵来实现的，该文档矩阵基于文档中术语的频率而形成。术语的字面匹配不一...
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472Some Operations on the Lattice of Equivalence Relations[等价关系格上的一些运算]
João Pita Costa(约瑟夫·斯特凡学院) 等效关系在“数学史”中起了根本作用。这些特殊关系在日常生活中无处不在，以至于我们常常忘记它们的积极存在。但是，根据一些作者的说法，关于它们的很多事情仍...
热度：43
João Pita Costa(约瑟夫·斯特凡学院) 等效关系在“数学史”中起了根本作用。这些特殊关系在日常生活中无处不在，以至于我们常常忘记它们的积极存在。但是，根据一些作者的说法，关于它们的很多事情仍...
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473Explanation of SVM's behaviour in text classification[文本分类中SVM行为的解释]
Fabrice Colas(莱顿大学) 我们关注在文本分类中学习分类规则的问题，许多作者提出了支持向量机（SVM）作为领先的分类方法。然而，大量研究反复指出，在某些情况下，SVM在简单方法（如朴素...
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Fabrice Colas(莱顿大学) 我们关注在文本分类中学习分类规则的问题，许多作者提出了支持向量机（SVM）作为领先的分类方法。然而，大量研究反复指出，在某些情况下，SVM在简单方法（如朴素...
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474Algorithmic Strategies for Non-convex Optimization in Sparse Learning[稀疏学习中非凸优化的算法策略]
Tong Zhang(新泽西州立大学) 我们考虑具有非凸正则化的优化公式，这对于学习稀疏线性模型是很自然的。有两种方法可以解决此问题：1.启发式方法，例如梯度下降法，只能找到局部最小值；这种方...
热度：52
Tong Zhang(新泽西州立大学) 我们考虑具有非凸正则化的优化公式，这对于学习稀疏线性模型是很自然的。有两种方法可以解决此问题：1.启发式方法，例如梯度下降法，只能找到局部最小值；这种方...
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475Learning with Many Reproducing Kernel Hilbert Spaces[用许多可复制内核希尔伯特空间来辅助学习]
Ming Yuan(乔治亚理工学院) 在本次演讲中，我们考虑了学习目标函数的问题，该目标函数属于大量可再生内核Hilbert空间的线性跨度。在许多实践情况下，以ANOVA，加性模型和多核学习作为最著名...
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Ming Yuan(乔治亚理工学院) 在本次演讲中，我们考虑了学习目标函数的问题，该目标函数属于大量可再生内核Hilbert空间的线性跨度。在许多实践情况下，以ANOVA，加性模型和多核学习作为最著名...
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476Latent Variable Sparse Bayesian Models[潜在变量稀疏贝叶斯模型]
David P Wipf(微软公司) 最近引入了各种实用的方法，用于使用对未知系数的稀疏先验的线性模型执行估计和推理，该过程可能在模型选择和压缩感测等不同领域产生广泛影响。虽然并非总是如此...
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David P Wipf(微软公司) 最近引入了各种实用的方法，用于使用对未知系数的稀疏先验的线性模型执行估计和推理，该过程可能在模型选择和压缩感测等不同领域产生广泛影响。虽然并非总是如此...
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477Large Precision Matrix Estimation for Time Series Data with Latent Factor Model[潜在因子模型用于时间序列数据的大型高精度矩阵估计]
Clifford Lam(伦敦经济学院) 由于维数的诅咒，难以估计大精度（逆协方差）矩阵。当多元向量的维数p可比甚至大于观察到的时间点数n时，样本协方差矩阵对于估计协方差矩阵非常不利。它是奇异的...
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Clifford Lam(伦敦经济学院) 由于维数的诅咒，难以估计大精度（逆协方差）矩阵。当多元向量的维数p可比甚至大于观察到的时间点数n时，样本协方差矩阵对于估计协方差矩阵非常不利。它是奇异的...
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478Some results for the adaptive Lasso[自适应套索的一些结果]
Sara van de Geer(苏黎世联邦理工学院) 我们考虑具有n个观测值和p>> n变量的高维线性回归模型。自适应套索使用具有加权l_1罚分的最小二乘损失，其中权重与系数的初始估计量的倒数成比例。我们例如显示...
热度：104
Sara van de Geer(苏黎世联邦理工学院) 我们考虑具有n个观测值和p>> n变量的高维线性回归模型。自适应套索使用具有加权l_1罚分的最小二乘损失，其中权重与系数的初始估计量的倒数成比例。我们例如显示...
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479Matching Pursuit Kernel Fisher Discriminant Analysis[匹配追踪核Fisher判别分析]
Tom Diethe(亚马逊公司) 我们考虑了用于监督学习的高维非线性变量选择问题。我们的方法是基于在特征或正定核的数个定义明确的特征组之间执行线性选择，这些特征描述了原始变量之间的非线...
热度：26
Tom Diethe(亚马逊公司) 我们考虑了用于监督学习的高维非线性变量选择问题。我们的方法是基于在特征或正定核的数个定义明确的特征组之间执行线性选择，这些特征描述了原始变量之间的非线...
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480Distilled Sensing: Active sensing for sparse recovery[蒸馏感测：主动感测，稀疏恢复]
Rui Castro(哥伦比亚大学) 在数据丰富的应用程序中对稀疏表示的研究和使用已引起信号处理，统计和机器学习社区的高度关注。在本文中，我们描述了一种称为Distilled Sensing（DS）的新颖传...
热度：38
Rui Castro(哥伦比亚大学) 在数据丰富的应用程序中对稀疏表示的研究和使用已引起信号处理，统计和机器学习社区的高度关注。在本文中，我们描述了一种称为Distilled Sensing（DS）的新颖传...
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